i2c에서 통신은 프로토콜 특성상 항상 마스터에서 요구하며. 마스터에서 전송할 때도 그렇고 슬레이브에서 읽어올 때도 마스터에서 먼저 요구하면 슬레이브에서 그 요구를 받아서 데이터를 전송한다.


 아두이노의 Wire라이브러리를 이용하면 Wire.onReceive() 함수와 Wire.onRequest() 함수를 이용하여 핸들러 함수를 등록해야 한다.


Wire.onReceive( _onReceive ); #데이터를 받는다.
Wire.onRequest( _onRequest ); #데이터를 보낸다.

smbus의 관련함수들은 다음과 같다.


read_i2c_block_data(addr, cmd [, length] )
write_i2c_block_data(addr, cmd, lst)

smbus의 write_2ic_block_data() 함수는 다음과 같이 데이터를 전송하기 위해서 _onReceive()함수를 호출하게 된다. 전송되는 데이터의 첫 바이트가 cmd라는 것을 유의해야 한다. _onReceive( len)함수의 인수도 cmd까지 고려한 길이가 인수로 넘어간다.


cmd

lst[0]

lst[1]

...

lst[-1]


 그런데 smbus의 read_2ic_block_data()함수는 cmd 한 바이트를 먼저 전송한 후 데이터를 읽는다. 즉, 실제 동작은 _onReceive()함수가 먼저 호출되고 그 다음 _onRequest()함수를 호출한다. 따라서 예를 들면 아두이노의 핸들러 함수는 다음과 같이 작성해야 한다.


byte _cmd_i2c;
byte _rcvBuf[32];

void _onReceive(int count) {
   _cmd_i2c = Wire.read(); // 첫 바이트는 *항상* command

   //만약 smbus.read_i2c_block_data()호출이라면 여기서 종료되고
   //바로 _onRequest() 함수가 호출된다.
   if (count > 1) {
       _rcvBuf[0] = _cmd_i2c;
       _idx = 1;
       while(Wire.available())
           _rcvBuf[_idx++] = Wire.read();
   }
}

void _HRP_::_onRequest() {
   switch(_cmd_i2c) {
       // _cmd_i2c 에 따라 해당 데이터를 전
   }
}

위와 같이 작성하면 master에서 전송된 데이터는 command까지 포함해서 모두 _rcvBuf 배열에 저장되고 데이터를 전송하는 경우에는 _cmd_i2c 변수의 내용에 따라 각기 다른 데이터를 전송할 수 있다.

n{rp005}


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Posted by 살레시오

 클래스의 메서드는 일반 함수를 정의하는 것과 동일한데 한 가지 첫 번째 인자는 반드시 self가 되어야 한다는 점이 다르다.  관례적으로 메서드 정의들 사이에는  한 줄 공백을 준다.


class Robot:

   def __init__(self, name='dummy'):
       self.name = name

   def talk(self):
       print('Hi. I am %s.'% self.name)


self라는 변수를 클래스 함수의 첫번째 인자로 받아야 하는 것은 파이썬만의 (불필요해 보이는) 특징이다. 문법이 이렇게 규정되어 있으니 사용자는 거기에 맞추어 작성해 주어야만 한다. 메서드 내에서는 이 self 변수를 통해서 기정의된 필드를 접근할 수 있으며 또 한 새로운 필드를 생성하는 것도 가능하다. talk() 메서드 내부에서 name 이라는 필드를 self를 통해서 (즉, slef.name 와 같이) 사용했음을 알 수 있다. 객체의 필드는 이와 같이 메서드 내에서 반드시 self 변수를 통해서만 접근할 수 있다.


 객체의 필드와 메서드 목록을 확인하고 싶으면 내장함수 dir()를 이용하면 된다.


>>> asimo=Robot(‘asimo’)
>>> dir(asimo)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name', 'talk']


위에서 보면 매직 메서드들 다음에 name, talk 등 필드와 메서드의 이름을 모두 확인할 수 있다.


   이제 asimo라는 Robot 클래스 객체를 통해서 메서드를 호출할 수 있다. 객체명 뒤에 점(.)을 찍고 함수명을 명시하면 된다.


>>> asimo.talk()
Hi. I am asimo.


메서드를 호출하는 쪽에서는 정의부의 self인자는 무시하고 (없는 것으로 간주하고) 인자를 주면 된다. 따라서 asimo.talk() 메서드는 아무런 인자를 주면 안된다. __init__() 메서드와 마찬가지로 self 인자 뒤에 일반인자를 줄 수 도 있다.


class Robot:

   def __init__(self, name = 'dummy'):
       self.name = name

   def talk(self):
       print('Hi. I am %s.'% self.name)

   def walk(self, step):
       print('Sorry. No legs.')

   def run(self, dist, speed = 10):
       print('Must go %dm at %dm/s speed.'%(dist, speed))
       print('Sorry. No legs.')


이렇게 정의하면 walk()함수는 하나의 일반 인자를 주고 호출해야 하며 run()은 하나 혹은 두 개의 일반 인자를 주어야 한다.


>>> asimo.walk(5)
Sorry. No legs.
>>> asimo.run(100, 50)
Must go 100m at 50m/s speed.
Sorry. No legs.
>>> asimo.run(100)
Must go 100m at 10m/s speed.
Sorry. No legs.


이와 같이 메서도는 첫 번째 인자가 self 라는 점만 제외하면 일반 함수와 정의와 호출하는 방법이 동일하다.



Posted by 살레시오

 며칠간 라즈베리파이와 아두이노간 i2c 통신을 위해서 python3-smbus 라이브러리를 사용하였는데 여기에 몇 가지를 기록한다. 설치하는 법은 다음과 같다.


sudo apt-get update (먼저 반드시 수행해야 한다.)
sudo apt-get install python3-smbus


라즈베리파이 B+와 ver. 2 에는 i2c 포트가 두 개가 있는데 각각 i2c-0, i2c-1 이다. 만약 1번을 사용한다면 다음과 같이 초기화 할 수 있다.


import smbus
dev = smbus.SMBus(1)


smbus 레퍼런스에 보면 cmd (command) 파라메터가 있는데 이것은 단순히 보내는 데이터의 맨 앞에 먼저 보내지는 데이터이다. 보통 슬레이브는 이것을 보고 어떤 명령인지(또는 어떤 데이터가 따르는지)를 판별한다.


 그리고 함수들 중에 i2c 가 붙은 것들이 있는데 이것이 더 효율적이라고 한다.


read_i2c_block_data(addr, cmd [, length] )
write_i2c_block_data(addr, cmd, lst)


write_2ic_block_data()함수는 다음과 같이 데이터를 전송한다.


cmd

lst[0]

lst[1]

...

lst[-1]


read_2ic_block_data()함수는 cmd 한 바이트를 먼저 전송한 후 데이터를 읽어온다.


smbus에는 write_block_data()라는 함수도 있는데 write_i2c_block_data()와의 차이점은 전송되는 데이터가 하나 다르다는 것이다. 두 번째 바이트에 데이터의 길이를 전송한다.



cmd

size

lst[0]

lst[1]

...

lst[-1]


만약 i2c 통신을 사용하는 것이라면 read_i2c_block_data(), write_i2c_block_data() 함수를 사용하는 것이 좋다.





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Posted by 살레시오

 요즘에는 저가의 초소형 리눅스 보드들이 많이 출시되고 있는데 nanopi 도 그 중 하나이다.

스펙은 라즈베리파이1에 비해서도 낮은 성능이지만 그 절반 크기에 와이파이와 블루투스 모듈이 내장되어 있다. 가격은 최소가 기준으로 $25 이다.


 업그레이드 버젼도 있는데 nanopi2 이다. 유사한 폼펙터에 1.4GHz, 램1G 으로 라즈베리파이2보다도 높은 성능을 가진다. 가격은 $32 이다.

이 보드들의 장점은 작은 사이즈(라즈베리파이의 절반 크기), 와이파이와 블루투스 모듈을 내장했음에도 가격은 다소 더 저렴하다는 것이다.



Posted by 살레시오

 넘파이(numpy)를 사용하기 위해서는 다음과 같이 import 해야 한다. winpython, python(x,y)에는 기본적으로 포함되어 있으므로 바로 사용할 수 있다. import 명령을 이용하면 되는데 다음과 같이 몇 가지 방법이 있다.


>>> import numpy # 넘파이의 모든 객체를 numpy.obj 형식으로 불러 사용할 수 있다.
>>> import numpy as np  # 넘파이의 모든 객체를 np.obj 형식으로 불러 사용할 수 있다.
>>> from numpy import * # 넘파이의 모든 객체를 내장 함수 (객체) 처럼 사용 가능.

 

넘파이는 ndarray (n-dimensional array 의 약어, 이후 배열) 라는 객체를 사용하는데 이는 리스트와 유사하지만 다차원 데이터의 연산에 좀 더 효율적이라고 한다. 리스트는 모든 형식의 객체를 저장할 수 있지만 배열은 한 행의 요소는 모두 같은 자료형어야 한다.

배열 생성

 배열을 입력하는 가장 기본적인 함수는 array() 이다. 첫 번째 인자로 리스트를 받는데 이것으로 array객체를 생성한다.

>>> np.array( [1, 2, 3] ) #1차 배열 (벡터) 생성
>>> np.array( [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # 2x3 크기의 2차원 배열 (행렬) 생성

일반적으로 3차원, 4차원, ... , n차원 배열도 중첩리스트를 이용하여 유사하게 생성할 수 잇다.

 파이썬의 내장 함수인 range()와 유사하게 배열 객체를 반환해주는 arange() 함수가 있다.

>>> np.arange(10) # 1차원 배얼 [0,1,2, ... ,9] 생성


그리고 시작점과 끝점을 균일 간격으로 나눈 점들을 생성해주는 linspace()함수도 있다.


>>> c = np.linspace(0, 1, 6)   # start, end, num-points
>>> c
    array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. ])

>>> d = np.linspace(0, 1, 5, endpoint=False)
>>> d
    array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8])

생성된 배열은 reshape() 함수를 이용하여 행수와 열수를 조절할 수 있다.

>>> a = np.arange(10) # 1차원 배열 [0,1,2, ... ,9] 생성
>>> a = a.reshape(2,5) # 같은 요소를 가지고 2x5 배열로 변형


특수 행렬 생성

 넘파이에는 특수 행렬을 생성하기 위한 함수들이 있다. zeros(), ones() 라는 함수들은 각각 0과 1로 채원진 배열을 생성하는데 차수를 정수 혹은 튜플로 받는다. 예를 들어서 0으로 채워진 5x5 배열을 만들고 싶다면 다음과 같이 한다.

>>> b1 = np.ones( 10 ) # 1로 채원진 10 크기의 (1차원) 배열 생성
>>> b2 = np.zeros( (5,5) ) # 0으로 채원진 5x5 크기의 배열 생성


대각행렬을 생성하기 위한 eye() 함수와 diag() 함수도 있다. eye() 함수는 항등행렬을 생성하고 diag()는 주어진 정방행렬에서 대각요소만 뽑아내서 벡터를 만들거나 반대로 벡터요소를 대각요소로 하는 정방행렬을 만들어 준다..

  

         정의 : eye(N, M=, k=, dtype=), M은 열 수, k는 대각 위치(대각일 때가 0), dtype은 데이터형


>>> np.eye(2, dtype=int)
    array([[1, 0],
           [0, 1]])

>>> np.eye(3, k=1)
    array([[ 0.,  1.,  0.],
           [ 0.,  0.,  1.],
           [ 0.,  0.,  0.]])


         정의:  diag(v, k=0), v는 array_like, k는 대각 위치


>>> x = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> x
    array([[0, 1, 2],
           [3, 4, 5],
           [6, 7, 8]])
>>> np.diag(x)
    array([0, 4, 8])
>>> np.diag(x, k=1)
    array([1, 5])
>>> np.diag(x, k=-1)
    array([3, 7])
>>> np.diag(np.diag(x))
    array([[0, 0, 0],
           [0, 4, 0],
           [0, 0, 8]])

 

이에 반해서 empty() 라는 함수는 크기만 지정해 두고 각각의 요소는 초기화 시키지 않는다. 따라서 이 함수로 생성된 배열의 요소는 가비지값이 채워져 있다.


>>> c = np.empty( (2,2) ) # 가비지 값으로 채원진 2x2 크기의 배열 생성



Posted by 살레시오

 비글본블랙(이하 BBB)를 아두이노 모터쉴드(이하 모터쉴드)와 연결해서 모터제어 실험하면서 알게 된 시행착오를 본 포스트에 기록하고자 한다.

 아두이노 모터쉴드는 L298P 칩을 사용하는데 전원이 디지털 블록에 공급되는 핀 (Vss) 와 모터 제어용 전원 핀 (Vs) 두 개가 있다. 쉴드의 5V 헤더가 바로 이 Vss 핀에 연결되어 있으므로 5V핀에 5V 전원을 반드시 연결해야 L298P가 정상동작한다. Vin 헤더핀은 Vs에 연결되어 있으므로 이 핀에는 모터제어용 전원 (datasheet 상으로는 50V 까지 가능) 을 인가하면 된다. 나는 Vin에 적당한 전원을 연결하면 Vss에는 변압되어 들어가는 줄 알았는데 회로도를 보니 그게 아니었다.

<아두이노 모터쉴드 rev C 회로도>

따라서 모터쉴드의 5V 헤더에는 BBB의 5V핀과 연결하여 L298P 의 로직부에 전원을 인가해야 정상동작한다. 문제는 BBB는 3.3V 로 동작한다는 것인데 다행히 L298N이 2.3V 이상이면 HIGH로 간주하므로 문제가 없다.  (실제로 모터쉴드와 3.3V로 동작하는 아두이노Due 와의 연결법도 소개되어 잇다.)

 

 그런데 datasheet상에는 Vss의 최소전압은 4.5V인데 혹시나해서 3.3V를 연결했는데도 정상적으로 동작했다. 하지만 이 방법은 바람직하지는 않은 것 같다.  그리고 모터쉴드의 IOREF 핀은 별다른 역할을 하지 않는다. 여기에 BBB의 동작전압인 3,3V를 연결하면 이것이  L298에 인가되는 것이 아니니 주의해야 한다.

 아래 간략한 회로도를 첨부하였다.

아래는 pyBBIO 모듈을 이용한 파이썬 제어프로그램 예이다. 1초마다 회전 방향을 바꿔준다.


from bbio import *
import time
bbio_init()

pwm = GPIO1_16
brk = GPIO0_5
dir = GPIO0_13

pinMode(pwm, OUTPUT)
pinMode(brk, OUTPUT)
pinMode(dir, OUTPUT)

digitalWrite(pwm, HIGH)
digitalWrite(brk, LOW)
digitalWrite(dir, LOW)

while True:
   digitalWrite(dir, HIGH)
   print(str('dir 1')
   time.sleep(1)
   digitalWrite(dir, LOW)
   print('dir2')
   time.sleep(1)

bbio_cleanup()







Posted by 살레시오

 파이썬을 공부해 나가면서 한 동안 파이썬으로 GPIO를 제어하는 방법을 찾고 있었다. 라즈베리파이에서 RPIO나 WiringPi 와 같은 파이썬 모듈을 쓸 수 있으나 라즈베리파이의 GPIO기능 자체가 너무 빈약하다는게 문제다. 아두이노 계열은 파이썬이 되지를 않고 라즈베리파이에 연결할 수 있는 아두이노 (혹은 유사 보드)들이 몇몇 검색되었는데 파이썬으로 제어를 하기에는 제약이 많다. 그나마 아두이노에 standard firmata 를 올리고 라즈베리파에에서 pyFirmata 로 제어하는 방법이 있기는 한데 직접 해 보니 이상하게 잘 동작이 되지 않았다.

 비글본블랙(이하 BBB) 이라는 보드는 (마데 인 America 이다.) 리눅스 머신이면서 GPIO가 라즈베리파이와는 비교도 안 되게 많이 마련되어 있다.  하드웨어를 제어하는데 자바스크립트를 이용하며 이것을 잘 몰랐기 때문에 한 번 살펴보기만 하고 서랍에 넣어두었었다.

그런데 구글링해보니 여기에도 파이썬으로 GPIO를 제어할 수 있는 모듈들이 있었다. 그 중 PyBBIO 와 adafruit 에서 배포하는 Adafruit_BBIO 라는 파이썬 모듈이 활발하게 개발 중인 것 같다. 이것을 이용하면 포트, PWM, ADC 와 같은 주변기기들을 파이썬으로 제어할 수 있다. 그래서 한 번 시도해보기로 했다.

 먼저 BBB 를 모니터에 연결하려면 마이크로HDMI 케이블(없으면 젠더라도)이 있어야 해서 주문을 했다. 다른 방법으로 BBB는 USB만 PC와 연결하면 ssh로 PC상에서 터미널 창을 띄울 수 있고 구글링해보면 방법도 잘 나와 있다. 그래서 putty 라는 프로그램을 이용하여 원격 터미널 창에서 파이썬 모듈을 설치한 후 실험을 몇 개 해 보았는데 잘 되었다. 포트로 LED를 깜박이고 cds셀을 이용한 ADC 실험도 해 보았는데 매우 간단하게 잘 되었다.

 다음은 원격 터미널 상에서 nano를 이용하여 LED를 깜박이는 프로그램을 작성하는 화면이다.


 PyBBIO는 아두이노의 API와 유사하게 작성되어 있으며, 반면 Adafruit_BBIO는 라즈베리파의 RPIO 를 많이 참고한 것 같다. 취향에 따라 선택하면 되겠다.




Posted by 살레시오

  numpy에는 배열(ndarray)과 행렬(matrix) 객체가 있는데 이들 중 어느 것을 사용해야 하는지 처음 공부할 때 혼동하기 쉽다. 언뜻 보기에는 사용법에 별 차이가 없어 보이고 행렬 연산에는 무조건 matrix를 사용해야 하는 것 아닌가 짐작했었는데 다음 사이트에 잘 정리가 되어 있어서 여기에 옮겨보도록 하겠다.

              numpy for MATLAB users

1. 결론 요약

  일단 결론부터 말하자면 ndarray 를 사용하는 것이 더 효율적이라고 명시되어 있다. 개인적으로 matrix 객체는 MATLAB 사용자의 편의를 위해서 (억지로) 만들어진 것 같은 느낌이 든다. (pylab 과 같은 모듈도 비슷한 이유로 만들어졌으나 파이썬 커뮤니티 안에서는 사용이 역시 권장되지 않는다.)

 ndarray를 사용해야 하는 이유는 다음과 같이 요약할 수 있다.

  • ndarray는 numpy에서 지원하는 표준형인 벡터/행렬/텐서 를 저장한다.

  • 많은 numpy 함수가 matrix가 아니라 ndarray를 반환한다.

  • 요소 간 연산과 선형대수 연산에 대해선 명확히 구분되어 있다.

  • 표준 벡터나 열벡터/행벡터를 표현할 수 있다.

ndarray를 사용할 경우의 한 가지 단점은 행렬의 곱셈을 수행할 때 ,dot() method를 사용해야한다는 점이다. 즉, ndarray 객체 A와 B를 행렬곱하려면 A.dot(B) 와 같이 수행해야 하며 A*B는 요소간 곱셈이 된다. 반면 matrix객체 A와 B는 단순히 A*B로 행렬곱이 수행된다.

2. 좀 더 자세한 설명

 numpy는 ndarray 와 matrix 둘 다 포함한다. ndarray는 다양한 종류의 수치 연산을 위해서 고안된 범용 n차 배열이다. 반면 matrix는 선형 대수 연산을 위해서 특별히 고안된 객체이다. 실용적인 관점에서 둘 사이의 차이점은 몇 가지 안된다.

 

  • 연산자 *, dot() 그리고 multiply()

    • ndarray 는 '*'는 요소간 곱셈이다. 행렬곱을 할때는 obj.dot() 메쏘드를 사용해야 한다.

    • 반면 matrix는 '*'이 행렬곱이다. 그리고 numpy.multiply() 함수가 요소간 곱이다.

  • 벡터와 1차 배열

    • ndarray 는 벡터 1xN, Nx1, 그리고 N크기의 1차원 배열이 모두 각각 다르다. obj[:,1] 는 크기가 n인 1차 배열을 반환한다. 그리고 1차원 배열의 전치는 작동하지 않는다. (역자 주 : ndarray로 벡터를 표현할 때는 반드시 2차 배열을 이용해야 한다.)

    • 반면 matrix 객체에서 1차 배열은 모두 1xn, 혹은 nx1 행렬(2차원 배열)로 상향 변환된다. ( matrix 객체는 내부적으로 항상 2차원 배열이다. )

  • ndarray는 고차원 배열이 가능하지만 matrix는 항상 2차원 배열 이다.

  • 편리한 attribute

    • ndarray 는 전치를 해주는 a.T attribute 가 있다.

    • matrix 도 m.H, m.I, m.A attribute들이 있으며 각각 복소전치, 역행렬, ndarray로의 변환이다.

  • 편리한 생성자

    • ndarray는 중첩된 리스트로 다차원 배열을 생성한다. 예) array( [ [1,2,3].[4,5,6] ] )

    • matrix는 MATLAB 의 문법을 지원한다. 예) matrix('[1 2 3; 4 5 6]')


좀 더  부가 설명을 하자면 ndarray를 이용하여 벡터(vector)를 표현할 때는 2차 배열로 정의해야 한다. 즉, 다음 세 가지는 모두 다르며 이 중  벡터는 두 번째와 세 번째 같이 생성해야 한다. (혼동하기 참 쉽다.)


a1 = np.array( [1, 2, 3] ) #크기 (3,)인 1차원 배열
a2 = np.array( [ [1, 2, 3] ] ) #크기 (1,3)인 2차원 배열 (행벡터)
a3 = np.array( [ [1], [2], [3] ] ) #크기 (3,1)인 2차원 배열 (열벡터)


여기서 a1.T 는 동작하지 않는다. 반면 a2.T 와 a3.T는 동작한다. 1차 배열은 행벡터나 열벡터 두 가지 모두로 취급되기도 한다.


 ndarray 객체를 사용하는데 있어서 장점과 단점은 다음과 같다.


  • 장점

    • 1차 배열은 행벡터나 열벡터 둘 다로 취급할 수 있다. dot(A,v) 에서 v는 열벡터로 다루어지고 dot(v,A)에서는 행벡터로 취급된다. 따라서 전치를 복잡하게 수행할 필요가 없다.

    • 요소 간 곱셈이 쉽다 (예: A*B) 사실 모든 산술 연산 (+ - * / ** 등등)이 요소 간 연산이다.

    • ndarray 는 numpy 의 가장 기본 객체이므로 연산의 속도, 효율성 그리고 numpy를 이용하는 외부 라이브러리의 반환형이 이것일 가능성이 높다.

    • 다차원 배열을 쉽게 구현한다.

    • tensor algebra 에 대한 장점이 있다.(?)

  • 단점

    • 행렬간 곱에 obj.dot() 멤버함수를 사용해야 하므로 번잡할 수 있다. 세 행렬 A, B, C의 행렬곱은 dot( dot(A,B),C) 이다


matrix 객체를 사용하는 데 있어서 장점과 단점은 다음과 같다.


  • 장점

    • MATLAB 행렬과 비슷하게 동작한다.

    • 행렬곱이 A*B 와 같이 '*' 연산자이므로 선형대수 연산이 좀 더 편하다.

  • 단점

    • matrix 의 차수는 항상 2이다. 벡터도 2차 배열로 저장된다. 3차 행렬을 구현하려면 ndarray를 이용하던가 matrix객체를 요소로 갖는 리스트(list)로 구현해야 한다.

    • ndarray 가 numpy의 표준 객체이기 때문에 어떤 함수는 인수로 matrix를 주어도 반환 객체는 ndarray 이기도 하다. numpy 에 포함된 함수는 절대 그렇지 않지만 제3자 라이브러리는 그럴 수 있다.

    • 요소간 곱은 multiply(A,B)함수를 이용해야 한다.

    • *은 행렬곱인데 반해 /는 요소간 연산이다. 즉, 연산자 오버로딩에 일관성이 결여되어 있다.


 개인적으로는 numpy를 사용하기로 결정되었다면 matlab에서의 개념은 모두 버리고 numpy에서 제공하는 객체에 빨리 익숙해져야한다는 의견이다. 그래서 matrix객체나 pylab 모듈을 사용하는 것이 권장되지 않는 것이다.




Posted by 살레시오

 넘파이에는 ndarray 라는 객체가 있는데 레퍼런스에는 그냥 배열(array)로 지칭한다. 아마 파이썬의 기본 객체인 리스트, 튜플, 딕셔너리 와 이름이 겹치지 않으므로 혼동의 여지가 없어서 그런 것 같다. 앞으로도 그냥 배열이라고 하면 numpy.ndarray 객체를 지칭하는 것으로 하겠다.


>>> import numpy as np

이 객체를 생성하는 대표적인 함수가 array() 함수인데 첫 번째 입력인수가 array-like 객체이다. array-like 객체는 다음과 같은 것들이 있다.

 

  • 리스트 (list)

  • 튜플 (tuple)

  • 배열 (ndarray) - 배열 자체도 array()함수의 첫 번째 인자로 올 수 있다.

  • 행렬 (matrix)


예를 들면 다음과 같다.


>>> np.array([1, 2, 3])
     array([1, 2, 3])

>>> np.array([1, 2, 3.0]) # upcasting
    array([ 1.,  2.,  3.])

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]]) #More than one dimension:
    array([[1, 2],
          [3, 4]])
>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2) # Minimum dimensions 2
    array([[1, 2, 3]])

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex) # Type provided:
    array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4')) # Creating an array from sub-classes:
    array([[1, 2],
           [3, 4]])

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
    matrix([[1, 2],
            [3, 4]])

 넘파이로 코딩하면서 직접 확인한 몇 가지 사실들을 아래에 기록해 보았다. (혹시 오류가 있다면 댓글을 남져주시길 부탁드립니다.)


스칼라 상수(변수)로 생성된 배열은 0차 배열 이다.

스칼라로 배열을 생성할 경우 배열 객체의 차수는 0차이다. 즉, 스칼라는 0차 배열이다. shape은 empty tuple을 가지고 size는 1이다.


>>> x= 10
>>> a = np.array(x)
>>> a.ndim, a.shape, a.size
     (0, (), 1)


0차 배열이라는 용어가 생소하겠지만 배열에 스칼라도 포함된다는 것이 더 논리적인 것 같다. 만약 단일 수에서 1차 배열을 생성하려면 다음과 같이 리스트(혹은 튜플)로 만들어서 넘겨야 한다.

>>> a = np.array( [x] ) # 혹은 a = np.array( (x,) )
>>> a.ndim, a.shape, a.size
     (1, (1,), 1)


이것은 요소가 한 개인 1차 배열이 된다. 즉 np.array(10) 과 np.array([10])은 엄연히 구별된다. 전자는 0차 배열, 후자는 1차 배열이다.


2차 배열에서 크기가 다른 행은 리스트다.

이것은 예를 들어서 다음과 같은 배열 a와 b를 고려해 보자.


>>> a = np.array( [ [1,2], [3,4] ] )
>>> b = np.array( [ [1,2], [3,4,5] ] )


두 변수는 모두 배열이다. 하지만 배열 a의 각 요소 a[0] 과 a[1] 은 type 이 배열인 반면 b[0], b[1] 은 리스트이다. 즉, 변수 a 는 array of array 이고 변수 b는 array of list 이다. 따라서 a[0] 은 배열의 모든 속성을 사용할 수 있지만 b[0]는 리스트이기 때문에 그럴 수 없다.


 만약 크기가 다른 행들도 모두 배열로 만들고 싶다면 다음과 같이 하면 된다.


>>> a = np.array( [ np.array([1,2]) , np.array([1,2,3]) ] )


이것은 array of array 가 된다.


리스트와 배열의 연산 결과는 배열이다.

 리스트끼리의 산술 연산은 정의되어 있지 않으나 리스트와 배열 상호간 연산은 요소간 연산이 적용된다. 그리고 그 결과도 배열이다.


>>> [1,2,3]/2 # 에러가 발생한다.
>>> [1,2,3]/np.asarray([2])
    array([ 0.5,  1. ,  1.5])


위의 두 번째 명령의 결과를 보면 연산 결과도 배열임을 알 수 있다.



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 넘파이의 ndarray(이하 배열)을 슬라이싱할 때 파이썬의 리스트(list)와 다르게 원본의 참조가 생성되는데 이를 뷰(view)라고 한다. 예를 들어서 다음과 같이 2차 배열 arr을 고려하자.


>>> arr=np.arange(8).reshape(2,4)
>>> arr
array([[0, 1, 2, 3],
      [4, 5, 6, 7]])


단순 대입문을 사용하여 arr2 = arr 이라는 명령은 arr 의 참조본이 arr2에 저장된다. 따라서 arr이 수정되면 arr2 도 같이 바뀐다. 이것은 리스트의 동작방식과 같다.

 그런데 arr[0] 라고 슬라이싱하면 첫 번째 행 전체가 선택된다.


>>> b=arr[0]
>>> b
array([0, 1, 2, 3])


여기서도 마찬가지로 b 배열은 arr 배열의 첫 행에 대한 복사가 아니고 뷰(참조의 개념)이기 때문에 원본이 바뀌면 이 참조본도 따라서 바뀌게 된다.

>>> arr[0]=10
>>> arr
array([[10, 10, 10, 10],
      [ 4,  5,  6,  7]])
>>> b
Out[127]: array([10, 10, 10, 10])


이 예에서 보면 arr 배열의 첫 행을 모두 10으로 바꾸었다. 배열의 슬라이싱에 스칼라를 대입하면 그 범위의 전체 요소에 대입된다. 그런데  b 배열도 같이 바뀐 것을 알 수 있다. 이는 리스트의 슬라이싱에서는 복사본이 생성되는 것과는 다른 동작이기 때문에 주의가 필요하다.  numpy는 대용량 데이터 처리를 염두에 두고 설계되었다. 대용량 데이터의 슬라이싱이 빈번하게 일어나는 복잡한 코드를 실행시키는데 있어서 복사가 남발되면 메모리 문제를 일으킬 소지가 많기 때문에 이렇게 설계된 것으로 짐작된다.


  만약 슬라이싱의 복사본을 생성하고 싶다면 copy() 속성을 이용하면 된다.


>>> b=arr[0].copy()
>>> b
array([0, 1, 2, 3])

이제 b 배열은 원본인 arr 과 독립적인 복사본이므로 원본이 바뀌어도 아무런 영향을 받지 않는다.

  비슷한 차이가 numpy.asarray() 함수와 numpy.array() 함수에도 존재하는데 두 함수의 동작은 거의 유사하다. 가장 큰 차이점은 copy 옵션의 초기값이 다르다는 것이다. 사실 asarray()는 내부적으로 다음과 같이 정의되어 있다.

def asarray(a, dtype=None, order=None):
   return array(a, dtype, copy=False, order=order)


참고로 array() 함수의 정의부는 다음과 같다.


numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)


따라서 만약 배열이나 행렬객체를 이용하여 다시 생성된 배열은 numpy.array()함수를 이용하였다면 복사본이, numpy.asarray()함수를 이용하였다면 참조본(전체 뷰)이 생성된다.


>>> arr = np.ones((3,4))
>>> arr
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
>>> arrB = np.asarray(arr) # 참조본 생성
>>> arrC = np.array(arr) #복사본 생성
>> arr[1]=np.pi # 원본 변경
>>> arr
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],
      [ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265],
      [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ]])
>>> arrB # 참조본은 자동으로 변경된다.
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],
      [ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265],
      [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ]])
>>> arrC # 복사본은 변경되지 않는다.
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.]])



Posted by 살레시오


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